※　chainerRLからtorchRLに替えて、やり直します。
強化学習１５が終了していることが前提です。

ほとんどのシェル系操作は、下のように！をつければ実行できます。

!ls

ディレクトリ移動は%

% cd drive

ランタイムについては、以下に詳しく書かれています。
秒速で無料GPUを使う。
https://qiita.com/tomo_makes/items/b3c60b10f7b25a0a5935
メモリー空間は膨大に用意されるようですが、そこにデータを入れないといけない。
Googleのインタラクティブ優先は理解できますが、
アクセスするたびに、新しいメモリー空間が用意されて、そこにデータを移すのは大変な作業です。
そこで、重宝するのがgoogleドライブ。
とても簡単にマウントできます。

マウントの詳細については、ググってください。

このドライブのマウントですが、とてもいいと思います。レンタルサーバーで気になっていたのがデータのアップロードとダウンロードでした。
この敷居はとても高くて、時間あたりの課金を考えると見積もりも大変。そもそも無料なのですが、さらにアップロードとダウンロードの手間が減ります。

それでは、実行中のipynbのホームディレクトリーはどこなのか。
試しに、前でも使ったプログラムを実行します。

import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
for i_episode in range(20):
    observation = env.reset()
    for t in range(100):
        env.render()
        action = env.action_space.sample()
        observation, reward, done, info = env.step(action)
        if done:
            print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))
            break
env.close()

エラーで動きません。
displayがダメとのこと。env.render()がダメなんです。

いろいろな変更の結果です。

!apt update
!apt install xvfb
!pip install pyvirtualdisplay

from pyvirtualdisplay import Display
disp = Display()
disp.start()

import gym
from IPython import display
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import animation


env = gym.make('CartPole-v0')

obs = env.reset()

img = []
for _ in range(100):
    obs, r, disp, i = env.step(env.action_space.sample())

    display.clear_output(wait=True)
    img.append(env.render('rgb_array'))

    if disp:
        env.reset()

dpi = 72
interval = 50 # ms

plt.figure(figsize=(img[0].shape[1]/dpi,img[0].shape[0]/dpi),dpi=dpi)
patch = plt.imshow(img[0])
plt.axis=('off')
animate = lambda i: patch.set_data(img[i])
ani = animation.FuncAnimation(plt.gcf(),animate,frames=len(img),interval=interval)
display.display(display.HTML(ani.to_jshtml()))

こちらを参照してください。
https://qiita.com/ymd_h/items/c393797deb72e1779269